La problématique
Dans le cadre d’un projet de recherche de l’Université de Sherbrooke, une méthode de fusion des informations des satellites Landsat 8 et Modis était recherchée afin d’obtenir des estimations de températures de surface à haute résolution spatiale et temporelle. Les services de Terraspec ont été retenus afin d’implémenter une méthode de fusion spatio-temporelle de températures de surfaces provenant de ces deux satellites pour l’obtention d’images Landsat simulées en milieu agricole.
Quelques étapes de réalisation
- Implémentation du Split Window Algorithm en python pour l’estimation des températures de surface à partir d’images Landsat 8 en corrigeant les contributions atmosphériques.
- L’estimation du contenu en eau atmosphérique pour chaque pixel de l’image Landsat 8 à partir d’une méthode de fenêtre convolutive utilisant un ratio covariance/variance.
- Optimisation des algorithmes python avec Numba (18h sans optimisation vs 2h avec optimisation + Numba)
- Processus de fusion automatisé utilisant le sous-système Linux de windows 10 pour intégrer l’implémentation de STARFM.
Les résultats
À partir de plusieurs couples d’images (Landsat/Modis) de référence, l’algorithme STARFM de Gao et al. 2006 a été utilisé pour générer des images simulées Landsat à partir d’une image Modis prédictive. Cette fusion a aussi permis d’obtenir des images de températures de surface à 100m de résolution spatiale sur une base quotidienne
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